論文の概要: Neural Time Series Analysis with Fourier Transform: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02173v3
• Date: Wed, 4 Oct 2023 02:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 22:29:21.159702
• Title: Neural Time Series Analysis with Fourier Transform: A Survey
• Title（参考訳）: フーリエ変換を用いたニューラル時系列解析:サーベイ
• Authors: Kun Yi and Qi Zhang and Shoujin Wang and Guodong Long and Hui He and Zhendong Niu
• Abstract要約: 本稿では、フーリエ変換を用いたニューラル時系列解析の研究について概観する。 本研究では,既存の時系列解析手法を4つの観点から分類する新しい分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.618146113455964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Fourier transform has been widely introduced into deep neural networks to further advance the state-of-the-art regarding both accuracy and efficiency of time series analysis. The advantages of the Fourier transform for time series analysis, such as efficiency and global view, have been rapidly explored and exploited, exhibiting a promising deep learning paradigm for time series analysis. However, although increasing attention has been attracted and research is flourishing in this emerging area, there lacks a systematic review of the variety of existing studies in the area. To this end, in this paper, we provide a comprehensive review of studies on neural time series analysis with Fourier transform. We aim to systematically investigate and summarize the latest research progress. Accordingly, we propose a novel taxonomy to categorize existing neural time series analysis methods from four perspectives, including characteristics, usage paradigms, network design, and applications. We also share some new research directions in this vibrant area.
• Abstract（参考訳）: 近年、フーリエ変換が深層ニューラルネットワークに広く導入され、時系列解析の精度と効率の両面で最先端技術が進歩している。 効率性やグローバルビューなどの時系列解析におけるフーリエ変換の利点は急速に研究され、時系列解析のための有望なディープラーニングパラダイムが提示されている。 しかし、この新興地域では注目が高まり、研究が盛んになっているが、既存の研究の体系的な見直しが欠如している。 そこで本稿では,フーリエ変換を用いた時系列解析の研究の包括的レビューを行う。 我々は,最新の研究成果を体系的に調査し,要約することを目的とする。 そこで我々は,既存のニューラルネットワーク時系列解析手法を特徴,利用パラダイム,ネットワーク設計,応用の4つの観点から分類する新しい分類法を提案する。 我々はまた、この活気ある地域で新しい研究の方向性を共有している。

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